payamvha/North_RAG huggingface dataset:
روز کارخانه ابریشم کشی مجهزی با استفاده از ماشین آلات فرانسوی درشهر رشت ایجاد کند، و با استفاده از مدیران بازرگانی دیبلت (debblet) فرانسوی انحصار تأسیس آن را به مدت ۲۰ سال به دست آورد این کارخانه با نیروی کارگران ایرانی چندین سال با موفقیت به ابریشم‌کشی و تولید محصول با کیفیت مورد قبول بازارهای بین‌المللی پرداخت ولی سرانجام مسائل اجتماعی و ناسازگاری‌های دو فرهنگ شرق و غرب آن را به تعطیلی کشاند. این مکان در حال حاضر به صورت یک باغ رها شده‌است و همچنین پناهگاه پرندگان مهاجر است که چند ساختمان قدیمی در آن
پرندگان مهاجر است که چند ساختمان قدیمی در آن وجود دارد. به استناد گزارش‌های تاریخی موجود، در گذشته بهترین نوع ابریشم و نوغان در رشت و اطراف آن به عمل می‌آمد. و شهرستان های فومن ، صومعه سرا ، شفت و... نیز تولید ابریشم با کیفیت را دارند. در سال ۱۳۱۶ نخستین کارخانه ابریشم‌بافی ایران با نام کارخانه حریربافی چالوس در چالوس گشایش یافت. مراحل تولید. نخ ابریشم توسط حشرهٔ کوچکی به نام کرم ابریشم تولید می‌شود. کرم ابریشم پیله‌ای را به دور خود می‌تند که هر قدر کرم بزرگتر باشد، اندازهٔ پیله بزرگتر است. زمانی که پیله
باشد، اندازهٔ پیله بزرگتر است. زمانی که پیله به اندازهٔ کافی بزرگ شد آن را داخل آب جوش انداخته و می‌جوشانند. در این مرحله کرم داخل پیله می‌میرد و ابریشم از پیله به دست می‌آید. اگر کرم ابریشم به رشد کامل برسد به پروانه تبدیل می‌شود. در اوایل فصل تابستان کرم ابریشم ماده، حدود ۵۰۰ تخم بر روی برگ درخت توت می‌گذارد. بعد از ۱۰ روز لارو کرم ابریشم از آن تخم‌ها بیرون می‌آید. به علت اینکه بیمار شدن یکی از آن‌ها باعث از بین رفتن همهٔ لاروهای کرم ابریشم می‌شود، از آن‌ها به دقت مراقبت می‌گردد. کرم‌های ابریشم روی
آن‌ها به دقت مراقبت می‌گردد. کرم‌های ابریشم روی برگ‌های درخت توت رشد و از آن‌ها تغذیه می‌کنند. ابریشم از مایعی که از سوراخ کوچکی در دهان این کرم‌ها ترشح می‌شود، به دست می‌آید. آن‌ها پیله‌ها را در حدود ۲۵ روز می‌سازند. یک پنجم وزن پیله‌ها را ابریشم تشکیل می‌دهد. پیله‌های کرم ابریشم در آب جوش انداخته می‌شوند تا کرمها کشته شوند و بعد از آن ابریشم تابیده می‌شود. یک پیله تاری در حدود ۵۰۰ تا ۱۳۰۰ متر دارد. استحکام تار ابریشم به اندازهٔ یک سیم استیلی است که هم اندازه با خود تار می‌باشد. ابریشمی که با کتان یا مواد
با خود تار می‌باشد. ابریشمی که با کتان یا مواد ترکیبی دیگری تولید می‌شود بسیار زیباست. الیاف ابریشم. ابریشم از جمله الیاف حیوانیست و برای تولید پارچه‌های دستباف زیبا، لطیف و با ارزش به کار می‌رود. لیفی است پروتئینی که بر اثر انجماد موادی که کرم ابریشم ترشح می‌کند، به‌دست می‌آید و از دو فیلامنت موازی که توسط مادهٔ چسبناکی به نام صمغ به یکدیگر چسبیده، تشکیل شده‌است. کرم ابریشم با تنیدن مداوم این رشته در اطراف خود، پیله‌ای می‌سازد که در آن محبوس می‌شود و پس از مدتی تبدیل به پروانه شده و با سوراخ کردن پیله از
مدتی تبدیل به پروانه شده و با سوراخ کردن پیله از آن خارج می‌شود. پرورش دهندگان کرم ابریشم بعد از تکمیل پیله و قبل از خروج پروانه، در آبی با حرارت ۶۰ درجه سانتی گراد یا به وسیلهٔ بخار آب، کرم را کشته و سپس پیله‌ها را از نظر کیفیت طبقه‌بندی نموده و هر بخشی را که دارای کیفیت یکسان است، برای نرم شدن صمغ به داخل ظرفی محتوی آب داغ ریخته و پس از پیدا شدن سرهای الیاف، آن‌ها را به صورت رشته درآورده و سپس با انجام عملیاتی خاص، رشته‌های حاصل رابه نخ ابریشم تبدیل می‌کند. هر رشته ابریشم خام از دو فیلامنت که توسط صمغ
هر رشته ابریشم خام از دو فیلامنت که توسط صمغ سریسین به یکدیگر چسبیده‌اند، تشکیل شده که سطح آن در زیر میکروسکوپ یکنواخت نبوده و حباب‌ها، تارها و رگه‌های سریسین که ماده‌ای پروتئینی شبیه ژلاتین است، بر روی آن دیده می‌شود و معمولاً دارای رنگ زرد یا کرم می‌باشد. ساختار لیف ابریشم. ابریشم خام (آبشیم) همان‌طور که گفته شد، مرکب از دو فیلامنت و سریسین و سایر مواد است و حدود ۷۵ درصد هر لیف ابریشم خالص به فرمول شیمیایی (C15H23N5O6)&gt;تشکیل می‌دهد. مولکول ابریشم که ترکیبی از کربن، هیدروژن، ازت و اکسیژن است، در آب غیر
از کربن، هیدروژن، ازت و اکسیژن است، در آب غیر محلول بوده و در آب جوش استقامتی بیش از پشم دارد؛ ولی چنانچه مدت طولانی جوشانده شود، استحکامش را از دست می‌دهد. ویژگی‌های الیاف ابریشم. ابریشم الیاف بسیار محکمی است که قوام آن معمولاً در حدود ۳٫۵ تا ۵ گرم بر دنیر است و استحکام کشش مرطوب آن به ۷۵ تا ۸۵ درصد می‌رسد. توان اضافه شدن به طول نخ تا رسیدن به حد پارگی در شرایط معمولی حدود ۲۰–۲۵ درصد می‌باشد. بازگشت الاستیکی و قابلیت ارتجاع لیف ابریشم ریسیده شده از پنبه و ریون بیشتر و از پشم کمتر است و صمغ‌گیری شدهٔ آن
و ریون بیشتر و از پشم کمتر است و صمغ‌گیری شدهٔ آن وزن مخصوصی معادل ۱٫۲۵ دارد که در مقایسه با وزن مخصوص پنبه، کنف و پشم، کم است. به همین جهت غالباً الیاف ابریشمی به وسیلهٔ نمک‌های فلزی، وزن داده می‌شوند که این کار علاوه بر آنکه باعث افزایش چگالی ابریشم می‌شود، خواص افتادگی آن را نیز بهبود می‌بخشد. ابریشم همانند پشم، قدرت زیادی در جذب آب دارد و می‌تواند تا ثلث وزن خود آب جذب کند. مقاومت ابریشم در برابر حرارت از الیاف پشم بیشتر بوده و در حرارت ۱۴۰ درجه سانتی گراد تا مدت زیاد می‌تواند مقاومت کند، ولی در حرارت
تا مدت زیاد می‌تواند مقاومت کند، ولی در حرارت ۱۷۵ درجه سانتی گراد به سرعت متلاشی شده و بویی نظیر بوی مو، شاخ و سایر پروتئین‌های سوخته را از خود متصاعد می‌کند. اثر اکسیژن موجود در هوا بر ابریشم بسیار زیاد است و نور خورشید این اثر را افزایش داده، موجب تسریع در فساد ابریشم می‌شود. ابریشم در مقابل مواد اکسیدکننده حساس است، از این رو در موقع عمل با سفید کننده‌ها و به ویژه آب اکسیژنه باید دقت کافی شود. اسیدهای غلیظ باعث متلاشی شدن ابریشم می‌شود ولی اسیدهای رقیق در شرایط معمولی اثری بر روی ابریشم نمی‌گذارد. فقط
در شرایط معمولی اثری بر روی ابریشم نمی‌گذارد. فقط به سرعت جذب ابریشم می‌شوند که زدودن آن‌ها به سادگی انجام پذیر نیست. آسیب‌پذیری ابریشم در برابر قلیایی‌ها به مراتب کمتر از آسیب‌پذیری پشم می‌باشد و اثری که قلیایی‌های ضعف نظیر صابون، براکس و آمونیاک بر روی ابریشم باقی می‌گذارند، بسیار ناچیز و تقریباً غیر محسوس است و قلیایی‌های با غلظت بیشتر مانند محلول رقیق هیدروکسید سدیم یا سود سوزآور باعث کاهش استحکام و شفافیت رنگ ابریشم می‌شود و محلول غلیظ سود سوزآور قادر به حل ابریشم در خود می‌باشد. در شرایط معمولی،
به حل ابریشم در خود می‌باشد. در شرایط معمولی، ابریشم در برابر حلال‌های آبی مقاوم و آسیب‌پذیری آن ناچیز است.
سال ۱۹۹۴ (هزار و نهصد و نود و چهار) میلادی، چهارمین سال از دهه ۱۹۹۰ در اواخر سده ۲۰ میلادی بود. بر اساس تقویم گریگوری سال مذکور یک سال عادی با ۳۶۵ روز بود. نامگذاری‌ها. در تقویم چینی این سال سال سگ نام گرفته است. همچنین سازمان ملل متحد این سال را به عنوان سال خانواده نام‌گذاری کرد.
سال ۱۹۹۲ (هزار و نهصد و نود و دو) میلادی، دومین سال از دهه ۱۹۹۰ در اواخر سده ۲۰ میلادی بود. بر اساس تقویم گریگوری سال مذکور یک سال کبیسه با ۳۶۶ روز بود. نامگذاری‌ها. در تقویم چینی این سال سال میمون نام گرفته‌است. رویدادها. کنسرت بزرگداشت فردی مرکوری خواننده نوازنده و ترانه نویس بریتانیایی تجزیه شدن چکسلواکی - و به وجود آمدن کشور هایی چون: جمهوری چک و اسلواکی. فروپاشی یوگسلاوی - و به وجود آمدن کشور هایی چون: کرواسی مقدونیه اسلوونی کوزوو مونته‌نگرو بوسنی و هرزگوین و صربستان
سال ۱۹۹۱ (هزار و نهصد و نود و یک) میلادی، نخستین سال از دهه ۱۹۹۰ در اواخر سده ۲۰ میلادی بود. بر اساس تقویم گریگوری سال مذکور یک سال عادی با ۳۶۵ روز بود. نامگذاری‌ها. در تقویم چینی این سال سال گوسفند نام گرفته‌است.
سامانه توصیه‌گر یا سامانه پیشنهادگر (واژه سیستم یا سامانه گاهی با پلتفرم یا موتور جایگزین می‌شود)، با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و…)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. برخی سامانه پیشنهادگر را معادل پالایش گروهی می‌دانند. مقدمه. پیش‌بینی می‌شد که تا اوایل سال ۲۰۰۷ میلادی در سایت دانشنامه اینترنتی
اوایل سال ۲۰۰۷ میلادی در سایت دانشنامه اینترنتی ویکی‌پدیا چیزی حدود ۵٫۱ میلیون مقاله به ثبت رسیده باشد یا سایت مدیریت و به اشتراک‌گذاری تصاویر فلیکر بالغ بر ۲۵۰ میلیون تصویر را در خود جای دهد. از این رو، می‌توان گفت که ما در میان حجم عظیمی از داده و اطلاعات قرار گرفته‌ایم که بدون راهنمایی و ناوبری درست ممکن است انتخاب‌هایی غلط یا غیر بهینه از میان آن‌ها داشته باشیم. سیستم‌های توصیه‌گر سیستم‌های تأثیرگذار در راهنمایی و هدایت کاربر، در میان حجم عظیمی از انتخاب‌های ممکن، برای رسیدن به گزینه مفید و مورد علاقه
ممکن، برای رسیدن به گزینه مفید و مورد علاقه وی هستند، به گونه‌ای که این فرایند برای همان کاربر شخصی‌سازی شده باشد. تعاریف متفاوتی برای سیستم‌های توصیه‌گر ارائه شده‌است. از آن جمله، تعریف کلی‌نگر و خلاصه آقای Ting-peng liang در سال ۲۰۰۷ است که RS را زیرمجموعه‌ای از DSSها می‌داند و آن‌ها را سیستم‌های اطلاعاتی تعریف می‌کند که، توانایی تحلیل رفتارهای گذشته و ارائه توصیه‌هایی برای مسائل جاری را دارا هستند. به زبان ساده‌تر در سیستم‌های توصیه‌گر تلاش بر این است تا با حدس زدن شیوه تفکر کاربر (به کمک اطلاعاتی که از
با حدس زدن شیوه تفکر کاربر (به کمک اطلاعاتی که از نحوه رفتار وی یا کاربران مشابه وی و نظرات آن‌ها داریم) به وی مناسب‌ترین و نزدیک‌ترین کالا به سلیقه او را شناسایی و پیشنهاد کنیم. این سیستم‌ها در حقیقت همان فرایندی که ما در زندگی روزمره خود به کار می‌بریم و طی آن تلاش می‌کنیم تا افرادی با سلایق نزدیک به خود را پیدا کرده و از آن‌ها در مورد انتخاب‌هایمان نظر بخواهیم. توصیه‌هایی که از سوی سیستم‌های توصیه‌گر ارائه می‌شوند به‌طور کلی می‌توانند دو نتیجه دربرداشته باشند: سیستم‌های توصیه‌گر برای هر دو طرف یک تعامل
باشند: سیستم‌های توصیه‌گر برای هر دو طرف یک تعامل (تجاری یا غیرتجاری)، مفید هستند و مزایایی را فراهم می‌آورد. برای نمونه در یک تعامل تجاری، مشتری‌ها از این جهت که عمل جستجو در میان حجم زیاد اطلاعات برای آن‌ها تسهیل و تسریع می‌شود، استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر را مفید می‌دانند؛ فروشندگان به کمک این سیستم‌ها می‌توانند رضایت مشتریان را بالا برده و نیز فروش خود را افزایش دهد. مزایا و پیشرفت‌ها. حجم فراوان و روبه رشد اطلاعات بر روی وب و اینترنت، فرایند تصمیم‌گیری و انتخاب اطلاعات، داده یا کالاهای مورد نیاز را،
و انتخاب اطلاعات، داده یا کالاهای مورد نیاز را، برای بسیاری از کاربران وب دشوار کرده‌است. این موضوع، خود انگیزه‌ای شد تا محققان را وادار به پیدا کردن راه‌حلی برای رویارویی با این مشکل اساسی عصر جدید که با عنوان سرریز داده‌ها شناخته می‌شود کند. برای رویارویی با این مسئله تاکنون دو رویکرد مطرح شده‌اند، اولین رویکردی که به کار گرفته شد استفاده از دو مفهوم بازیابی اطلاعات و تصفیه‌سازی اطلاعات بود. عمده محدودیتی که این دو مفهوم در ارائه پیشنهادها دارند، این است که برخلاف توصیه‌گرهای انسانی (مثل دوستان، اعضای
که برخلاف توصیه‌گرهای انسانی (مثل دوستان، اعضای خانواده و …)، این دو روش قادر به تشخیص و تفکیک اقلام با کیفیت و بی کیفیت، در ارائه پیشنهاد برای یک موضوع یا کالا، نیستند. مشکل مذکور، موجب شد تا رویکرد دومی تحت عنوان سیستم توصیه‌گر پدید آید. این سیستم‌های جدید، مشکل سیستم‌های موجود در رویکرد اولیه را حل کرده‌اند. تاریخچه. تقریباً در اواسط دهه ۹۰ بود که مطالعه بر روی سیستم‌های توصیه‌گر به عنوان یک شاخه مستقل در تحقیقات مطرح شد و علت این توجه خاص، ابراز تمایل محققان، برای حل مشکل روش‌های توصیه‌گری بود که در
محققان، برای حل مشکل روش‌های توصیه‌گری بود که در رویکرد اولیه به مسئله جستجو در حجم فراوان اطلاعات، از آن‌ها استفاده می‌شد. ظرفیت رایانه‌ها در فراهم آوردن توصیه‌ها تقریباً از همان اوایل تاریخ‌چه رایانه‌ها شناخته شد. گراندی، یک کتابدار کامپیوتری گامی اولیه به سمت سامانه‌های توصیه‌گر خودکار بود. این کتابدار یک توصیه‌گر نسبتاً ساده و اولیه بود که کاربران را به قالب‌هایی بر اساس مصاحبه کوتاه با استفاده از اطلاعات مستقیم‌کدشده(hard-coded) دربارهٔ سلایق کتاب قالب‌های مختلف گروه‌بندی می‌کرد تا توصیه‌ها را تولید
مختلف گروه‌بندی می‌کرد تا توصیه‌ها را تولید کند، ولی این کار ورود اولیه مهم به فضای سامانه‌های توصیه‌گر قلمداد می‌شود. در اوایل دهه نود میلادی، تکنیک پالایش مشارکتی به عنوان راه‌حلی برای مدیریت فضای اطلاعات بسیار زیاد آنلاین به وجود آمدند. تپستری Tapestry یک سامانه پالایش مشارکتی دستی بود. این سامانه به کاربر اجازه انجام پرس‌وجو برای آیتم‌های موجود در یک حوزه اطلاعاتی مانند ایمیل بر اساس عقاید و اقدامات دیگر کاربران می‌داد (همه ایمیل‌هایی که از طرف John فوروارد شده‌اند را به من نشان بده). این‌کار مستلزم
شده‌اند را به من نشان بده). این‌کار مستلزم تلاش از طرف کاربرانش بود ولی به آن‌ها اجازه کنترل واکنش‌های خوانندگان قبلی یک قسمت از مکاتبات را می‌داد تا میزان ارتباطش با آن‌ها را تعیین کند. خیلی زود بعد از سامانه‌های خودکار پالایش مشارکتی، مکان‌یابی خودکار عقاید مرتبط و تجمع آن‌ها برای دادن توصیه مطرح شد. GroupLens از این تکنیک برای تعیین کردن مقاله‌های Usenet که احتمال دارد مورد علاقه کاربر خاصی باشد استفاده کرد. کاربران تنها نیاز داشتند تا نمره‌دهی یا دیگر اقدامات قابل مشاهده انجام دهند. سامانه این‌ها را با
قابل مشاهده انجام دهند. سامانه این‌ها را با نمره‌ها یا اقدامات کاربران دیگر ترکیب می‌کرد تا نتایج شخصی‌شده تولید کند. با این سامانه‌ها، برای دریافت پیشنهادها، کابران نه قادرند هیچ اطلاعات مستقیمی از عقاید دیگر کاربران به‌دست بیاورند و نه نیازی دارند تا بدانند کاربران یا آیتم‌های دیگر سامانه چه‌چیزهایی هستند. طی این دوره، سامانه‌های توصیه‌گر و پالایش مشارکتی تبدیل به موضوعی مورد علاقه در بین محققان حوزه‌های تعاملات انسان-رایانه، یادگیری ماشین و بازیابی اطلاعات شدند. این علاقه منجر به ایجاد تعدادی سامانه
شدند. این علاقه منجر به ایجاد تعدادی سامانه توصیه‌گر برای زمینه‌های مختلفی شد از جمله Ringo برای موسیقی، توصیه‌گر ویدیو BellCore برای فیلم‌ها و Jester برای لطیفه‌ها شد. خارج از دنیای رایانه، حوزه بازاریابی توصیه‌ها را برای توانایی‌شان در افزایش فروش و بهبود تجربه مشتریان آنالیز کرده‌است. در اواخر دهه نود میلادی، پیاده‌سازی‌های تجاری فناوری توصیه‌گرها شروع به ظهور کردند. شاید معروف‌ترین کاربرد فناوری‌های سامانه‌های توصیه گر وب‌سایت Amazon.com باشد. بر اساس تاریخ‌چه خرید، تاریخ‌چه بازدید و آیتمی که کاربر در
خرید، تاریخ‌چه بازدید و آیتمی که کاربر در حال مشاهده آن است آن‌ها به کاربر آیتم‌هایی را توصیه می‌کنند تا برای خرید در نظر بگیرد. از زمان به‌کارگیری توسط آمازون، فناوری توصیه، اغلب بر اساس پالایش مشارکتی، در بسیاری از سامانه‌های تجارت الکترونیک و آنلاین تعبیه شده‌است. یک انگیزه قابل ملاحظه برای انجام اینکار افزایش حجم فروش است، مشتریان ممکن است کالایی را بخرند اگر آن کالا به آن‌ها پیشنهاد شود ولی درغیراینصورت ممکن است آن کالا را نخرند. شرکت‌های بسیاری مانند NetPerceptions و Strands بخاطر فراهم کردن فناوری و
و Strands بخاطر فراهم کردن فناوری و خدمات توصیه به خرده‌فروشان آنلاین به وجود آمده‌اند. جعبه ابزار تکنیک‌های توصیه گر به چیزی بیش از پالایش مشارکتی گسترش یافته‌اند و شامل رویکردهای محتوامحور(Content-Based) بر اساس متدهای بازیابی اطلاعات، استنتاج بیزی (Bayesian Inference) و استدلال مورد محور (Case-Based Reasonong) است. این متدها به جای یا درعوض الگوهای نمره دهی کاربران، محتوا یا ویژگی‌های اصلی آیتم‌هایی که قرار است توصیه شود را در نظر می‌گیرند. با به بلوغ رسیدن استراتژی‌های توصیه مختلف، سامانه‌های توصیه‌گر
استراتژی‌های توصیه مختلف، سامانه‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems) نیز ظهور یافته‌اند و الگوریتم‌های مختلفی را در سیستم‌های مرکبی ترکیب کرده‌اند که بر اساس قدرت الگوریتم‌های تشکیل‌دهنده‌شان ایجاد شده‌اند. البته در کنار رویکردهای محتوا محور، پالایش مشارکتی، هم روش تکی و هم ترکیب‌شده‌اش به عنوان روشی مؤثر همچنان مطرح هستند. زمانی که Netflix جایزه Netflix Prize را در سال ۲۰۰۶ به منظور بهبود بخشیدن وضعیت توصیه‌های فیلمش برقرار کرد، تحقیق بر روی الگوریتم‌های سامانه‌های توصیه‌گر توجه بسیاری را به
سامانه‌های توصیه‌گر توجه بسیاری را به خودش جلب کرد. هدف این رقابت ساختن یک الگوریتم توصیه‌گری بود که بتواند الگوریتم CineMatch که متعلق به خود Netflix بود را با ۱۰٪ بهبود در آزمایش‌ها آفلاین شکست دهد. این امر موجب ایجاد خروشی از اقدامات شد، هم در بین محیط آکادمیک و هم در بین سایر علاقمندان. جایزه یک میلیون دلاری ارزشی را که فروشندگان برای دقت توصیه‌ها قائل هستند نشان می‌دهد. کاربردها. سیستم‌های توصیه‌گر کاربردهای فراوانی دارند که برخی از زمینه‌های کاربردی آن به شرح زیر است: تعاریف و اصطلاحات عمده. لازم است
به شرح زیر است: تعاریف و اصطلاحات عمده. لازم است برای درک مفهوم سیستم توصیه‌گر، مفاهیم چهارگانه و ابتدایی زیر را بررسی کنیم. حال با مفهوم تابع سودمندی آشنا خواهیم شد که قصد داریم به کمک آن یک مدل کلی ریاضی از سیستم‌های توصیه‌گر را نیز ارائه دهیم. در واقع یک سیستم توصیه‌گر را می‌توان با این نگاشت همسان دانست و مدل کرد: formula_1 فرض کنید C مجموعه تمامی کاربران و S مجموعه اقلام در دسترس باشند. تابعی را که میزان مفید و متناسب بودن کالای S برای کاربر C را محاسبه می‌کند با u نشان می‌دهیم، که در آن R مجموعه‌ای
می‌کند با u نشان می‌دهیم، که در آن R مجموعه‌ای است کاملاً مرتب (براساس میزان اهمیت). هرکدام از عناصر S را می‌توان با مجموعه‌ای از خصوصیات، مشخص کرد. برای مثال، محصولی مثل فیلم را می‌توان با مشخصه‌هایی چون عنوان فیلم، کارگردان، طول زمانی فیلم، تاریخ تولید و … ثبت کرد. همچنین عناصر مجموعه C را نیز می‌توان بر اساس ویژگی‌های مثل سن، جنسیت و … ثبت کرد. (باید توجه داشت که u روی تمام فضای مجموعه آغازین S×C تعریف شده نیست؛ از این رو باید برون‌یابی شود) انواع سامانه‌های توصیه‌گر. سامانه‌های توصیه‌گر به‌طور کلی به
توصیه‌گر. سامانه‌های توصیه‌گر به‌طور کلی به سه دسته تقسیم می‌شوند؛ در رایج‌ترین تقسیم‌بندی، آن‌ها را به سه گروه ۱. محتوا محور ۲. دانش محور و ۳. صافی‌سازی تجمعی، تقسیم می‌کنند، که البته گونه چهارمی تحت عنوان Hybrid RS هم برای آن‌ها قائل می‌شوند. صافی‌سازی تجمعی. یک رویکرد در سیستم‌های توصیه‌گر، استفاده از الگوریتم‌های CF یا صافی‌سازی تجمعی است. منطق این روش این گونه است که افرادی که در گذشته علایق مشترک داشتند، در آینده نیز اشتراک خواهند داشت. این الگوریتم‌ها این گونه عمل می‌کنند که برای ارائه یک پیشنهاد به
این گونه عمل می‌کنند که برای ارائه یک پیشنهاد به یک کاربر، کاربری با امتیازات مشابه کاربر فعلی را جست‌وجو می‌کنند. این الگوریتم‌ها از نوع داده پیشنهاد شده و پیچیدگی آن مستقل هستند و به همین دلیل حتی برای داده‌های پیچیده نتایج دقیقی خواهند داشت. از ابتدایی ترین الگوریتم‌های استفاده شده برای یافتن شباهت موارد و کاربرها، الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه و ضریب همبستگی پیرسون هستند. از نقاط ضعف این روش می‌توان موارد زیر اشاره کرد: شروع سرد: برای یک کاربر یا مورد جدید که اطلاعات زیادی از آن در دست نیست، نمی‌توان
جدید که اطلاعات زیادی از آن در دست نیست، نمی‌توان با دقت پیش‌بینی کرد. در چنین شرایطی، سیستم‌ها معمولاً از یادگیری فعال (Active Learning) یا استفاده از ویژگی‌های شخصیتی کاربر، یا Multi-armed bandit برای حل مشکل استفاده می‌کنند. مقیاس: تعداد کاربران و موارد بسیار زیاد است و برای یافتن بهترین پیشنهاد، عملیات و محاسبات زیادی باید توسط کامپیوتر انجام شود. پراکندگی: موارد زیادی به فروش می‌رسند ولی تعداد کمی از آن‌ها دارای امتیاز هستند و حتی پرفروش ترین کالاها هم تعداد امتیاز آنها به نسبت تعداد فروششان بسیار کم
تعداد امتیاز آنها به نسبت تعداد فروششان بسیار کم است. روش محتوامحور. در روش محتوا محور، اقلام پیشنهادی، به این دلیل که با اقلامی که کاربر فعال (کاربری که قرار است. به او توصیه کنیم) نسبت به آن‌ها ابراز علاقه کرده‌است شباهت‌هایی دارند، به کاربر توصیه می‌شوند ولی در CF، لیست اقلام پیشنهادی، بر اساس این اصل که، کاربرانی، مشابه کاربر فعال، از آن‌ها رضایت داشته‌اند تهیه می‌شود. از این رو واضح است که در روش محتوامحور، تمرکز بر روی یافتن شباهت بین اقلام بوده، در حالی که در CF، تمرکز روی یافتن شباهت بین کاربران
حالی که در CF، تمرکز روی یافتن شباهت بین کاربران است؛ بدین ترتیب که پیشنهادها در CF، بر اساس تشابه رفتاری کاربر فعال با کاربران دیگر صورت می‌گیرد و نه بر اساس تشابه ویژگی کالاهای پیشنهادی با ویژگی‌های کالاهای مورد علاقه وی (کاربر فعال). رویکرد محتوا محور یکی از روش‌های مؤثر برای حلی نوعی از مشکل شروع سرد است که برای کالاهای (آیتم‌های) جدید رخ می‌دهد (New Item problem) که به تازگی به لیست سیستم اضافه شده‌اند و هیچ کاربری در مورد آن‌ها نظری نداده است. در چنین حالتی رویکرد صافی‌سازی تجمعی نمی‌تواند این کالاها
حالتی رویکرد صافی‌سازی تجمعی نمی‌تواند این کالاها را به کاربران توصیه کند. روش دانش محور. اما گونه سوم این سیستم‌ها را با نام سیستم‌های دانش محور می‌شناسند. این سیستم‌ها براساس ادراکی که از نیازهای مشتری و ویژگی‌های کالاها پیدا کرده‌اند، توصیه‌هایی را ارائه می‌دهند. به عبارتی در این گونه از سیستم‌های توصیه‌گر مواد اولیه مورد استفاده برای تولید لیستی از پیشنهادها، دانش سیستم در مورد مشتری و کالا است. سیستم‌های دانش محور از متدهای مختلفی که برای تحلیل دانش، قابل استفاده هستند بهره می‌برند که متدهای رایج در
قابل استفاده هستند بهره می‌برند که متدهای رایج در الگوریتم‌های ژنتیک، فازی، شبکه‌های عصبی و … از جمله آنهاست. همچنین، در این گونه سیستم‌ها از درخت‌های تصمیم، استدلال نمونه‌محور و … نیز می‌توان استفاده کرد. یکی از رایج‌ترین متدهای تحلیل دانش درسیستم‌های توصیه‌گر دانش محور ،CBR یا روش استدلال نمونه‌محور است. گونه چهارم سیستم‌های ترکیبی هستند. طراحان این نوع سیستم‌ها دو یا چند گونه از انواع سه‌گانه مذکور را غالباً به دو منظور با هم ترکیب می‌کنند؛ ۱- افزایش عملکرد سیستم ۲- کاهش اثر نقاط ضعفی که آن سیستم‌ها
عملکرد سیستم ۲- کاهش اثر نقاط ضعفی که آن سیستم‌ها وقتی به تنهایی به کار گرفته شوند، دارند. از میان سه روش موجود (CF و CB و KB)، غالباً روش CF یک پای ثابت این ترکیبات است. ارزیابی. سامانه‌های توصیه‌گر مانند هر مدل یادگیری ماشینی دیگر، برای فهمیدن بهترین الگوریتم برای شرایط حاضر، باید ارزیابی شوند. روش‌های ارزیابی برای سامانه‌های توصیه‌گر به دو دسته اصلی ارزیابی با معیارهای مشخص و ارزیابی با قضاوت انسان تقسیم می‌شوند که در ادامه به توضیح این دو روش می‌پردازیم. معیارهای مشخص. اگر سامانه توصیه‌گر براساس مدلی
معیارهای مشخص. اگر سامانه توصیه‌گر براساس مدلی باشد که خروجی آن مقادیر عددی تولید می‌کند، مانند پیش بینی امتیاز، می‌توانیم از معیارهای مرسوم مانند خطای میانگین مربعات استفاده کنیم. در این حالت مدل با بخشی از تعاملات آموزش می‌بیند و از بقیه برای آزمون استفاده می‌کند. اگر سامانه توصیه‌گر مقادیر عددی تولید نکند و صرفا دنباله ای از پیشنهادها را به کاربر نشان دهد، باز هم می‌توانیم یک معیار دقیق را مانند نسبت موارد پیشنهاد شده که واقعا برای کاربر مناسب بوده‌اند، تعریف کنیم و از آن برای ارزیابی استفاده کنیم که
تعریف کنیم و از آن برای ارزیابی استفاده کنیم که برای آزمون آن تنها باید از مواردی که توسط کاربر امتیازدهی شده، استفاده کنیم. یک مثال چالش برانگیز، طراحی سامانه توصیه‌گر برای پیشنهاد مقالات مشابه به کاربر است. برای ارزیابی آن می‌توانیم تعیین کنیم چه نسبتی از مقالات موجود در لیست منابع آن مقاله را به کاربر پیشنهاد می‌دهد. ارزیابی با قضاوت انسان. اصولا سامانه‌های توصیه‌گر سعی در این دارند که دقت را بهترین نحو بالا ببرند ولی عوامل دیگری هم تاثیر بسزایی در موفقیت آنها دارند. ارزیابی تنوع و توضیح‌پذیری دشوار
آنها دارند. ارزیابی تنوع و توضیح‌پذیری دشوار است. همچنین در مواردی نمی‌توان معیار مشخص دقیقی برای مدل طراحی کرد. در چنین مواردی می‌توانیم در شرایط واقعی و با آزمون آ/ب، سامانه توصیه‌گر را بسنجیم. پیوند به بیرون. کنفرانس‌های مرتبط مجلات مرتبط گروه‌های تحقیقاتی مرتبط:
سال ۱۹۸۸ (هزار و نهصد و هشتاد و هشت) میلادی، نهمین سال از دهه ۱۹۸۰ در سده ۲۰ میلادی بود. بر اساس تقویم گریگوری سال مذکور یک سال کبیسه با ۳۶۶ روز بود. نامگذاری‌ها. در تقویم چینی این سال سال اژدها نام گرفته‌است.
گراتزیا کوزیما دِلِدّا‌ (۱۸۷۱–۱۹۳۶) نویسندهٔ ایتالیایی اهل جزیرهٔ ساردینیا بود. وی در سال ۱۹۲۶ برندهٔ جایزه نوبل ادبیات شد. زندگی. گراتزیا در ۲۷ سپتامبر ۱۸۷۱ در شهر نیورو در جزیرهٔ ساردینیا در خانواده‌ای از طبقهٔ متوسّط به دنیا آمد. زنان در جامعه عقب‌افتاده‌ای مانند ساردنی قرن نوزدهم وضعیت مناسبی برای تحصیل و فعالیت اجتماعی نداشتند برای همین گراتزیا تا سوم ابتدایی بیشتر درس نخواند. اما از آن‌جا که در خانهٔ عمه‌اش کتاب‌خانهٔ بزرگی وجود داشت او توانست در آنجا و تحت تعلیمات خصوصی معلمی در خانهٔ عمه‌اش معلومات
و تحت تعلیمات خصوصی معلمی در خانهٔ عمه‌اش معلومات خود را افزایش دهد و ضمن مطالعه آثار ایتالیایی به مطالعه آثار نویسندگان فرانسوی و روس بپردازد. او به آثار گابریله دانونزیو شاعر و نویسندهٔ معاصر هم‌وطن‌اش علاقه ویژه‌ای داشت. زندگی خانوادگی او در دوران نوجوانی و جوانی روز به روز سخت‌تر می‌شد. پدر در حال ورشکستگی بود و یکی از برادرانش، "سانتوس"، به مشروب‌خواری افراطی رو آورده بود و دیگری، "آندرئا" به جرم ضرب سکه تقلبی و جرائم دیگر مدتی در زندان به‌سر برد. با این وجود "دلدا" شروع به نوشتن کرد و در هفده سالگی
این وجود "دلدا" شروع به نوشتن کرد و در هفده سالگی اولین داستان کوتاه‌اش به نام "خون کسی از اهالی ساردنی" برای یکی از مجلات رم فرستاد که در آن مجله منتشر شد. دلدا در آخرین سال‌های قرن نوزدهم، ۱۸۹۶ با انتشار نخستین رمانش، "راه خطا" به شهرت رسید و در نخستین سال سده ۲۰ (میلادی) در بیست و نه سالگی با "پالمیرو مادزانی" ازدواج کرد و همراه او به رم رفت و تا پایان عمر در آن شهر زندگی کرد و صاحب دو پسر به نام‌های "ساردوس" و "فرانتز" شد. او خیلی زود به نویسنده‌ای پرکار تبدیل شد و در فاصله سال‌های ۱۹۱۲ تا ۱۹۱۹ تقریباً
تبدیل شد و در فاصله سال‌های ۱۹۱۲ تا ۱۹۱۹ تقریباً هر سال یک کتاب منتشر کرد. تا این که در ۱۹۲۶ برنده جایزه نوبل ادبیات شد و تا کنون هیچ زن ایتالیایی دیگری نتوانسته‌است این جایزه را کسب کند. آخرین کتابی که در زمان حیات‌اش منتشر شد، "کلیسای مریم منزوی"، داستان زن جوانی است که سرطان دارد. گراتزیا دلدا خود نیز در ۱۵ اوت ۱۹۳۶ بر اثر ابتلا به بیماری سرطان درگذشت. چند ماه پس از مرگ او پسرش "ساردوس" نیز مرد و سال‌ها بعد پسر دیگرش "فرانتز" نیز از دنیا رفت. اما به هر حال فرزندان "فرانتز" نامه‌ها و دست‌نوشته‌های او را
فرزندان "فرانتز" نامه‌ها و دست‌نوشته‌های او را حفظ کردند و هم‌اکنون نسخه‌های دست‌نویس آثار او در موزه شهر نوئورو نگهداری می‌شود و آثار او در کتاب‌خانهٔ ملی رم موجود است.
گوآم (به زبان چامورو: Guåhan) از قلمروهای منظم‌نشدهٔ ایالات متحده آمریکا در اقیانوس آرام غربی است. جمعیت این جزیره ۱۶۹٬۰۰۰ نفر، پرجمعیت‌ترین شهر آن دِدیدو و مرکز آن شهر هاگاتنیا است. از مهم‌ترین شهرهای آن نیز می‌توان به رِ دِ دو اشاره کرد. امور سیاسی میان گوآم و ایالات متحده توسط «دفتر امور جزایر» وزارت کشور آمریکا اداره می‌شود. گوآمیان بر مبنای تولد شهروند ایالات متحده آمریکا به حساب می‌آیند. گوآم توسط دولت ایالات متحدهٔ آمریکا اداره می‌شود ولی جزء خاک ایالات متحده به‌شمار نمی‌آید.گوام نزدیک ترین کشور به